Olive phenology as a sensitive indicator of future climatic warming in the Mediterranean
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Experimental and modelling work suggests a strong dependence of olive flowering date on spring temperatures. Since airborne pollen concentrations reflect the flowering phenology of olive populations within a radius of 50 km, they may be a sensitive regional indicator of climatic warming. We assessed this potential sensitivity with phenology models fitted to flowering dates inferred from maximum airborne pollen data. Of four models tested, a thermal time model gave the best fit for Montpellier, France, and was the most effective at the regional scale, providing reasonable predictions for 10 sites in the western Mediterranean. This model was forced with replicated future temperature simulations for the western Mediterranean from a coupled ocean‐atmosphere general circulation model (GCM). The GCM temperatures rose by 4·5 °C between 1990 and 2099 with a 1% per year increase in greenhouse gases, and modelled flowering date advanced at a rate of 6·2 d per °C. The results indicated that this long‐term regional trend in phenology might be statistically significant as early as 2030, but with marked spatial variation in magnitude, with the calculated flowering date between the 1990s and 2030s advancing by 3–23 d. Future monitoring of airborne olive pollen may therefore provide an early biological indicator of climatic warming in the Mediterranean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».